本文介绍了一种新颖的few-shot分割模型，通过结合基础学习器和元学习器的预测，提升了模型的泛化性能和分割准确率。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，尤其在增量学习和弱监督学习场景中，有效解决了新类别学习和旧类别遗忘的问题。